实证数据显示，美国黑人群体普遍认为美国白人对他们持有一些负面的偏见，比如认为他们更容易犯罪、滥用违禁药品、更愿意依靠救助而不出去工作、道德水平低、懒惰、愚蠢，并且黑人群体的这种认知并不因为性别、年龄、受教育程度或收入水平不同而呈现出差异。(19)这种普遍的偏见认知在回答一些类型的问题时，容易引起一定程度的焦虑，从而影响答题质量。比如实验研究发现，在回答政治知识型问题中，非洲裔美国人被美国白人访员采访与被非洲裔美国访员采访，答错率更高：这种差异并不是来自性别或受教育程度的不同，而是出于“偏见威胁”(stereotype threat)。由于政治知识类问题容易被认知为是在进行知识及智力水平的测试，因此非洲裔美国受访人被美国白人访员采访这类问题时，经受着访员偏见(非洲裔美国人的政治知识水平低)的威胁以及急于证明这种偏见不成立的压力，在回答问题时紧张和焦虑的程度更高，导致答题出错率提高。(20)因此在开展调查前，需要根据问卷题目，对访员群体的宗教、种族，以及性别结构进行合理配置；而在接触到受访对象后，则需要及时依据受访对象的个人特征对采访人员进行相应调整。

1.3 社会期望偏差

测量误差指的是真实测量值与受访人回答之间的不一致，包括由于问题本身含混不清而产生歧义导致受访人对问题的理解出现偏差，以及受访人故意隐藏自己的真实想法等情况。比较常见的例子就是由于社会期望偏差(social desirability bias)导致的测量误差。社会期望偏差是在测量敏感社会行为时经常出现的问题。当询问的问题涉及社会普遍希望或不希望的行为倾向时，受访对象往往倾向于隐藏真实情况或态度，不承认自己进行过社会不希望的行为或虚假报告自己做过社会希望的行为，使得关于某项行为发生频率或某个态度认可程度的调查结果出现系统性的偏差。(21)比如询问关于受访人使用违禁药品的情况，由于社会压力，受访人极有可能低报和隐瞒实情，导致测量误差。在政治学领域，比如回答腐败、贿选，与性别、种族歧视相关的敏感问题时，以直接询问的方式会导致受访人拒绝回答或者是低报瞒报真实情况；而在询问个人是否在选举中投票，询问公司是否遵守劳工法或进行社会捐献等被认为是公民或公司职责这些问题时，受访对象倾向于高报发生频率。

针对询问敏感问题时存在的社会偏差效应，研究者发现改变社会调查的执行方式，比如采用计算机辅助下的自填问卷(CASI，computer-assisted self-administration interview)相比面对面由访员采访这种执行方式，能有效提高受访对象承认做过某些社会不认可行为的意愿。(23)除了改变调查的执行方式，实验人员建议运用列举实验(list experiment)的方法来间接询问敏感问题，以此获得更加准确的敏感行为发生频率的估计。具体来说，通过将某个敏感问题嵌套到问题中的选项，让受访人通过回答发生了多少项而非具体发生了什么来规避社会期望偏差的问题。

伊齐基尔·冈萨雷斯(Ezequiel Gonzalez-Ocantos)和他的合作者们在关于尼加拉瓜贿选问题的研究是列举实验的经典研究案例。(24)直接询问贿选较难获得受访人的真实回答。因此，研究人员将贿选的测量问题嵌套到问题的回答选项中。列举实验方法被运用在研究种族、宗教、同性恋婚姻、选举投票、激进政治行为、恐怖主义、腐败行为等研究议题上，提供了更加准确的测量。具体地，列举实验的结果更准确地展现了在美国南方白人的种族偏见、白人对平权法案的厌恶、对犹太人当总统的有限反对以及对女总统的较大反对。(25)关于列举实验方法的局限性，在较长时间，只能描述不同组别群体在回答敏感问题上的组际差别以及是否存在社会期望偏差效应，无法开展敏感行为或态度的多变量分析，即到底哪些因素或什么样特征的人群更倾向隐藏自己的真实态度或行为。随着贝叶斯方法的发展以及与列举实验方法的结合，研究人员现在主要通过贝叶斯—马尔科夫链—门特卡罗分析法进行列举实验的多变量分析。(26)

认可实验是另一种以间接方式询问敏感问题的方式，其往往用来测量人们对某项政策的支持。实验参与人群同样被随机分成控制组和实验组。实验组接收到的干预是关于某个存在争议、比较敏感的主体也支持该项政策的陈述(即一种微妙的暗示，subtle cues)，而控制组没有介绍到关于这个主体支持该政策的暗示，然后比较实验组和控制组在政策支持程度上是否存在显著差异。如果存在，则可以推断出对这个有争议主体的支持程度。比如，有研究人员曾运用认可实验来测量阿富汗普什图人占领区域的居民对由北约主导的阿富汗国际安全援助部队的支持程度，或巴基斯坦居民对激进组织和暴力武装的支持程度。(27)

列举实验和认可实验方法的核心是通过间接提问或者微妙的信息暗示，来影响受访对象的主观心理和认知因素，从而避免直接提问时造成的心理上的负担和压力，减少社会期望偏差，以此获得更加准确的行为和态度的估计。而这些方法的具体运用以及发展，比如列举实验过程中如何识别和避免“天花板效应”和“地板效应”，也都考虑了心理和认知的因素。(28)

二、选项无应答的主观因素分析

长期以来，社会调查研究人员关注的是那些自己没有态度或想法的受访对象在受访员的询问下随意表达一个态度，这个态度有可能是别人的、社会上常见的或者是在采访当下想到的，这被称为虚假观点表达。(29)而且不同国家的受访人在如实承认不知道或没有态度方面存在文化差异。(30)对那些有实质态度和想法，但是因为各种原因隐藏起自己的真实态度和想法的情况，直到最近二十多年才开始关注。

针对选项无应答(INR)，现有文献关注的成因可以归为背景因素和个人因素两类。亚当·柏云斯基(Adam Berinsky)通过考察观点形成过程和观点表达过程中的背景因素来考察民意调查中INR的成因，这些背景因素包括问题的难易程度、明晰程度，与问题相关的主流话语(elite discourse)，问题涉及的社会期望压力，访员效应等。(31)其他背景因素还包括对题目的感兴趣程度以及情感卷入程度、对自身形成观点和理解主题能力的自信程度、形成观点的功用、调查方式(数据采集的方式)和问题所在问卷的位置等。(32)在影响INR的个人因素中强调得比较多的是受访人的认知水平、动机和社会地位。女性、少数族裔、经济收入较低、受教育水平低以及政治效能感低的人群由于感觉被边缘化而更倾向回答“不知道”。(33)由于教育程度影响着认知水平，低教育水平被认为是导致INR的主要因素；但也有实验研究发现，较低教育水平的群体，为了维护颜面、不被访员认为自己很无知，更有可能在调查中营造观点，避免承认“不知道”。(34)

已有实证研究显示回答“不知道”与“知道”的两类被访者经常在政治态度上存在显著的差异，回答“不知道”的受访人并不是真的在某个问题上没有态度。比如亚当·柏云斯基和他的合作者对俄罗斯改革态度调查中选择“不知道”的受访人进行详细的分析，发现他们更倾向于反对市场改革而支持再分配；在美国种族政策、社会福利政策和战争政策方面，回答“不知道”的受访人的态度与其他受访人相比存在系统的差异。(35)通过设计一系列追问问题，有助于发现那些回答“不知道”的受访对象的真正态度。(36)在分析中简单忽略无应答有可能产生估计偏差。事先了解无应答样本的分布特征和成因有助于在调查设计阶段制定相应的采访实施方案和采集相应的辅助信息，也有助于在事后进行相应的处理。对无应答的处理及其发展建立在对无应答分布和成因分析的基础之上。

以下将通过分析最近三波公开的亚洲晴雨表调查中国部分数据(2008，2011，2015)，来呈现和分析“选项无回答”的分布及成因。之所以选择亚洲晴雨表调查，是因为在较多问卷问题上保持了措辞的一致，便于进行比较。表1呈现了在三次调查中选项无回答率位列前五的问题。每道题目后面括号的数字表明了具体的无应答率。不难看出，历年来无应答率最高的题目主要是关于对其他国家民主程度的评价以及国内腐败情况的相关问题。

表1 选项无应答率居前五位的题目

数据来源：亚洲晴雨表调查中国部分数据(2008，2011，2015)。